数学与算法(未整理版本)
评论/浏览(0)发表时间:2007年6月14日 6时29分
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数学专业,有二十几门课.学完之后我感觉没有什么用处.
不能算很有用的数学领域(如微积分,微分方程,复变函数,等)的内容删掉一些
增加诸如离散数学,运筹学,计算几何等应用性强的课程,甚至也要学程序设计,数据结构,计算机图形学等原先不属于数学专业的课程
数学是一个简单化工具,而非复杂化工具
在算法分析方面就要用到许多数学方面的知识!
一般没什么问题,但是比如较大的软件分析,设计和有一定难度的算法直接关系到你的数学功底,建议尽力学好
如果只是写应用层的代码,数学要求不是很严格。
但是如果写操作底层,研究新的算法,就需要很深的数学基础
要看做什么软件了,
国内估计用到微积分之类的不多,概率,矩阵之类的多些吧,
做 3D 游戏肯定要几何和线性代数的。
传统上,数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析,然后是复
变,实变,泛函等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理,化学,工程
上应用的,也以分析为主。
随着计算机科学的出现,一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现,这
些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别:分析研究的对象是连续的,因而微分
,积分成为基本的运算;而这些分支研究的对象是离散的,因而很少有机会进行此类的计
算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮,最后导致以
分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。
0000经典:学好数学,最根本的是理清思路。先把例题看懂,仔细思考它的每一步
0数值分析主要在图形处理上有很大帮助。很多计算是通过数值逼近实现
1编译原理(不强求,至少知道词法分析和语法分析)
2高数确是基础,尤其是矩阵要 玩熟 算法倒不见得非要用到高等数学,不过思路很重要。有人说 高等数学没必要? 因为 高等数学用处似乎不大,我除了导数还记得一些,定积分、不定积分、傅立叶积分都统统忘个精光 但记得个基本 在以次为基础去学其他课程是对的吗 线性 离散也是这样的吧 需要用到高等数学的项目应该是比较庞大了
如果你要搞研究你要学好高数 还要看自己所涉及的领域
高数和数值分析是一切数学研究的基础
高数还是要看,免得其他书上的积分号都认不到
3离散也还算重要,好好看一下 编程序的思路来自数据结构,数据结构来自离散数学
数据和信息在计算机中是以二进制代码的形式存储的,计算机处理的是离散的对象。离散数学的作为计算机科学基础的布尔代数,关系代数,数理逻辑,组合数学和图论都属于软件开发人员的课程。
几本经典的离散数学课本一起对照着看,你会发现进步很快。另外你是什么水平就看什么水平的书,初学的看初学的,进级的看进级的,专家级的看专级的。结合数学结构一起看,毕竟我们不是研究数学的,目的是研究离算对计算机应用方面。
4线性和概率了解就好 线性代数则看情况,如果你不做图形图像的三维变化,那么也无所谓
大量的工程设计计算机领域,常常需要求解多个未知数(多元)的线性方程组
研究多元性方程组解的存在性,解的结构以及如何有效求解多元性方程组,是线性代数的一个主要研究内容,矩阵是研究多元性代数方程组求解的一个基本工具,也是研究线性代数的一个基本工具。特别是矩阵的概念和描述问题的方式可以应用与诸如多分支领域,因此掌握矩阵的方法及其应用不仅仅是学好线性代数的基础,也可以为今后学习计算机科学理论和程序设计奠定的基础。
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数学专业,有二十几门课.学完之后我感觉没有什么用处.
不能算很有用的数学领域(如微积分,微分方程,复变函数,等)的内容删掉一些
增加诸如离散数学,运筹学,计算几何等应用性强的课程,甚至也要学程序设计,数据结构,计算机图形学等原先不属于数学专业的课程
数学是一个简单化工具,而非复杂化工具
在算法分析方面就要用到许多数学方面的知识!
一般没什么问题,但是比如较大的软件分析,设计和有一定难度的算法直接关系到你的数学功底,建议尽力学好
如果只是写应用层的代码,数学要求不是很严格。
但是如果写操作底层,研究新的算法,就需要很深的数学基础
要看做什么软件了,
国内估计用到微积分之类的不多,概率,矩阵之类的多些吧,
做 3D 游戏肯定要几何和线性代数的。
传统上,数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析,然后是复
变,实变,泛函等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理,化学,工程
上应用的,也以分析为主。
随着计算机科学的出现,一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现,这
些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别:分析研究的对象是连续的,因而微分
,积分成为基本的运算;而这些分支研究的对象是离散的,因而很少有机会进行此类的计
算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮,最后导致以
分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。
0000经典:学好数学,最根本的是理清思路。先把例题看懂,仔细思考它的每一步
0数值分析主要在图形处理上有很大帮助。很多计算是通过数值逼近实现
1编译原理(不强求,至少知道词法分析和语法分析)
2高数确是基础,尤其是矩阵要 玩熟 算法倒不见得非要用到高等数学,不过思路很重要。有人说 高等数学没必要? 因为 高等数学用处似乎不大,我除了导数还记得一些,定积分、不定积分、傅立叶积分都统统忘个精光 但记得个基本 在以次为基础去学其他课程是对的吗 线性 离散也是这样的吧 需要用到高等数学的项目应该是比较庞大了
如果你要搞研究你要学好高数 还要看自己所涉及的领域
高数和数值分析是一切数学研究的基础
高数还是要看,免得其他书上的积分号都认不到
3离散也还算重要,好好看一下 编程序的思路来自数据结构,数据结构来自离散数学
数据和信息在计算机中是以二进制代码的形式存储的,计算机处理的是离散的对象。离散数学的作为计算机科学基础的布尔代数,关系代数,数理逻辑,组合数学和图论都属于软件开发人员的课程。
几本经典的离散数学课本一起对照着看,你会发现进步很快。另外你是什么水平就看什么水平的书,初学的看初学的,进级的看进级的,专家级的看专级的。结合数学结构一起看,毕竟我们不是研究数学的,目的是研究离算对计算机应用方面。
4线性和概率了解就好 线性代数则看情况,如果你不做图形图像的三维变化,那么也无所谓
大量的工程设计计算机领域,常常需要求解多个未知数(多元)的线性方程组
研究多元性方程组解的存在性,解的结构以及如何有效求解多元性方程组,是线性代数的一个主要研究内容,矩阵是研究多元性代数方程组求解的一个基本工具,也是研究线性代数的一个基本工具。特别是矩阵的概念和描述问题的方式可以应用与诸如多分支领域,因此掌握矩阵的方法及其应用不仅仅是学好线性代数的基础,也可以为今后学习计算机科学理论和程序设计奠定的基础。